Büyük dil modelleri (LLM’ler), doğal dil kullanarak kullanıcıları anlama ve yanıtlama yetenekleriyle birçok alanı devrim yaratmıştır. Ancak, EPFL araştırmacıları tarafından yürütülen son çalışma, bu modellerin genellikle içeriden İngilizce’ye dayandığını ve başka bir dilde teşvik edildiğinde bile ağırlıklı olarak İngilizce’ye başvurduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgu, yapay zeka sistemlerinde dil ve kültürel önyargılar için önemli sonuçlar doğurmaktadır.
Araştırmacıların, Llama-2 (Büyük Dil Modeli Meta AI) açık kaynak kodlu LLM modeli üzerine yaptıkları çalışmada, araştırmacılar hesaplama sürecinin farklı aşamalarında hangi dillerin kullanıldığını belirlemeyi amaçladılar. LLM’ler, genellikle İngilizce olmak üzere büyük miktarda metinsel veriyle eğitilir ve hedef dilde sadece son anda çeviri yapacakları hipoteziyle, ancak bu iddiayı destekleyecek az kanıt bulunmaktaydı.
Bu konuyu daha fazla incelemek için araştırmacılar, Llama-2 modelini kullanarak deneyler yürüttüler. Modeli, hesaplamalarının tümünü tamamlamak yerine 80 katmanından her birinden sonra bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye zorladılar. Böyle yaparak, modelin genellikle bir Fransızca kelimenin Çince’ye çevirisini tahmin etmesine rağmen sadece Fransızca kelimeyi Çince’ye çevirmesi gerektiğinde bile İngilizce çevirisini tahmin ettiğini keşfettiler. Şaşırtıcı bir şekilde, modelin yalnızca son birkaç katmanında doğru şekilde Çince çevirisini tahmin ettiği ortaya çıktı, bu da Çince’nin hesaplamanın çoğunda İngilizce’den daha az olası olduğunu göstermektedir.
Araştırmacılar, bulgularına dayalı ilginç bir teori önerdiler. Hesaplamanın başlangıç aşamalarında modelin giriş sorunlarını çözmeye odaklandığını öne sürüyorlar. İngilizce hakimiyetinin gözlemlendiği sonraki aşamalarda, araştırmacılar modele soyut bir semantik alan üzerinde çalıştığını ve kavramlar hakkında düşündüğünü, bireysel kelimelerden ziyade odaklandığını savunuyorlar. Bu dünya görüşünün İngilizce’ye eğilimli olması, İngilizce dil verileri üzerindeki yoğun eğitimden kaynaklanmaktadır.
Bu İngilizce hakimiyetinin sonuçları önemlidir. Dil yapıları ve kullandığımız kelimeler, dünyayı algılamamızı ve anlamamızı etkiler. Araştırmacılar, dil modellerinin psikolojisini incelemenin önemli olduğunu, onları insanlar gibi ele almanın ve farklı dillerdeki önyargıları test etmek ve değerlendirmek için davranışsal testlere ve değerlendirmelere tabi tutmanın önemli olduğunu savunmaktadırlar.
Çalışma büyük dil modellerindeki tek kültürlülük ve önyargılar hakkında önemli soruları gündeme getirmektedir. Sorunu ele almak için İngilizce içerik beslemek ve istenilen dile çevirmek cazip olabilirken, bu yaklaşımın İngilizcede yeterince yakalanamayan incelik ve ifadeyi kaybetme riski taşıdığını belirtmektedirler.
Frequently Asked Questions
Q: Araştırma büyük dil modelleri hakkında ne ortaya çıkardı?
A: Araştırma, büyük dil modellerinin belirgin şekilde içeriden İngilizce’ye dayandığını, hatta başka bir dilde teşvik edildiğinde dahi.
Q: Bu neden önemli?
A: Bu bulgu, yapay zeka sistemlerinde dil ve kültürel önyargılar için önemli sonuçlar doğurmaktadır.
Q: Araştırmacılar çalışmayı nasıl yürüttüler?
A: Araştırmacılar Llama-2 modelini analiz etti ve dil işleme sürecini anlamak için her hesaplama katmanından sonra bir sonraki kelimeyi tahmin etmesini zorladılar.
Q: Araştırmacılar, İngilizce hakimiyetinin açıklaması olarak ne önerdiler?
A: Araştırmacılar, modelin soyut bir semantik alanda işlem gördüğünü, bireysel kelimelerden ziyade kavramlara odaklandığını ve İngilizce temsiline yönelik bir önyargı bulunduğunu öne sürmektedir.
Q: Bu İngilizce hakimiyetinin sonuçları nelerdir?
A: Dil yapıları ve kelimeler dünyayı algılamamıza ve anlamamıza etki eder. Dil modellerindeki önyargılar, yanıltıcı temsillere ve potansiyel olarak kültürel ve dil önyargılarını pekiştirmeye yol açabilir.
Q: Büyük dil modellerindeki dil ve kültürel önyargıları nasıl ele alabilir ve azaltabiliriz?
A: Daha fazla araştırma ve alternatif eğitim yöntemlerinin yanı sıra, daha kapsayıcı ve önyargısız yapay zeka sistemlerini sağlamak için gerekli olan araştırma ve keşfe ihtiyaç vardır.
Suggested Related Links:
1. EPFL – EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) resmi web sitesi
2. Dil Modeli – Dil modellerinin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını açıklayan Wikipedia makalesi.
3. Yapay Zeka Sistemlerinde Önyargıları Ele Almak – Yapay zeka sistemlerinde önyargıları ele alma ve azaltma yöntemlerini tartışan bir makale.
The source of the article is from the blog guambia.com.uy
